课程涉及对数据可视化工具 Seaborn 的介绍，如何绘制折线图、柱状图、热图、散点图、分布图，如何选择图表类型和自定义样式，课程期末项目，以及如何举一反三为自己的项目创建 notebook。...下面，我们将选取其中一节课——散点图（Scatter Plots）进行简单介绍。 如何创建高级散点图 点进去你会在左侧看到这节课的大致内容，如下图所示，「散点图」共包含五个部分： ?...btw，眼尖的读者会发现，下面还有一个 comments 版块。所以，该课程还是交互式的呢，你可以边学习边评论。 通过这节课，你将学习如何创建高级的散点图。...散点图 为了创建简单的散点图，我们使用 sns.scatterplot 命令并指定以下值： 水平 x 轴（x=insurance_data['bmi']） 垂直 y 轴（y=insurance_data...我们通常使用散点图显示两个连续变量（如"bmi"和 "charges"）之间的关系。但是，我们可以调整散点图的设计，来侧重某一个类别变量（如"smoker"）。
1.2 OpenGL/OpenGL ES渲染管线及流程 1.2.1 渲染架构 如图所示，应用程序代码通过OpenGL ES Client准备好图元信息（这一部分由CPU完成），将数据传递给OpenGL...ES Server进行图像图像的渲染（这一部分由GPU完成）。...片元着色器的主要包括以下业务： 计算颜色 获取纹理值，将纹理坐标与图形坐标进行一一对应 往像素点中填充纹理值/颜色值 1.2.3 渲染管线流程 如图所示是苹果官方文档中描述的OpenGL ES渲染流程...，主要包括以下几步： 1、顶点着色器进行旋转、平移、缩放的矩阵变换，以及对光照进行设置，之后输出数据 图元装配：确定图形显示为什么形状，点、线或者三角形 光栅化：将图元转换为二维信息，因为屏幕是二维的...，并且上层view存在透明度，则会进行混合，产生一个新的颜色值，因为一个像素只能显示一种颜色 1.3 EGL OpenGL ES API没有提供如何创建渲染上下文或者上下文如何链接到原生窗口。
事实上，Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图（Bar）有二维笛卡尔和极坐标风格。...上述动态图包含 10多张 图片的可视化，『Python数据之道』已将代码整合到 jupyter notebook 文件中，在公号回复 “code” 即可获得源代码。 下图即是其中的一个图形： ?...你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ? 平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。...Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
8、相关图 （Correllogram） 相关图用于直观地查看给定数据框（或二维数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。...下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 也可以看成堆叠图的形式，同样适用于空气质量的分级。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22、密度图 （Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。...05 组成 （Composition） 31、华夫饼图 （Waffle Chart） 可以使用 pywaffle包 创建华夫饼图，并用于显示更大群体中的组的组成。...plt.plot('date', 'traffic', data = df)：其中前两项即为df的表头 36、带波峰波谷标记的时序图 （Time Series with Peaks and Troughs
以黑白图像着色为例，通过将 AI 与照片着色相结合，即使不会使用Photoshop 等图片编辑工具，为黑白照片着色也可以一键完成。 这具体是如何实现的？下面就来告诉你！...1 颜色空间 当我们加载图像时，会得到一个3维（高度、宽度、颜色通道）数组，其中颜色通道的数据代表 RGB 颜色空间中的颜色，每个像素都有 3 个数字，表示该像素的红色、绿色和蓝色值。...为图片着色时，根据给定的黑白图片，需要判断每个位置的像素的RGB值分别是多少，颜色取值范围是0~255，即每个像素都存在一个256³ 的预测问题。...图1 CIE1976L*a*b*颜色空间，是1976年由国际照明学会（CIE）推荐的均匀色空间。该空间是三维直角坐标系统，以明度L*和色度坐标a*、b*来表示颜色在色空间中的位置。...因此着色是一个艺术创作的过程，神经网络对此很难做到令人满意。 恢复是替换图片中的丢失和损失，使图片变得完整如新。恢复中解决褪色问题在没有原始参照物的情况下，等同于着色，都是不受约束的艺术创作。
检查目标上的分类变量（仅采用有限的一组值）的效果的一种方法是通过使用该seaborn库的密度图。 密度图可视化了单个变量的分布，它也可以被看作是一个平滑的直方图。...我们可以按类别对密度图进行着色，以查看变量对分布影响。...相关系数的几个值如下所示： 虽然相关系数无法捕捉非线性关系，但它是开始分析变量之间如何取得相关性的好方法。...双变量图 我们使用散点图来表现两个连续变量之间的关系，这样可以在点的颜色中包含分类变量等附加信息。...在这里，我们使用seaborn可视化库和PairGrid函数来创建Pais Plot--上三角部分使用散点图，对角线使用直方图以及下三角形使用二维核密度图和相关系数。
【引子】本文源自与一个产品经理的对话。为什么“一图胜千言”呢？如果语言是一维的，那么图像就是二维或多维的， 降维打击体现在一个“胜”字。...习惯上， 我们会学习图表的特点，进而找到不同图表适用于表达哪些数据类型。但是，在工作中， 我们经常遇到的是已知数据指标，如何在Dashboard上呈现这些数据。...数据类型：两个连续变量 使用场景：表达两个连续变量的关系 表达形态：一个变量代表横轴，另一个变量代表纵轴 局限：不适用于相关性不强的数据，也不适合比较多个类别 气泡图 气泡图（bubble chart...局限：不适用于低维场景，一般维数大于4，也不适用于变量太多的场景。 8 漏斗图 漏斗图（funnel chart）类似于漏斗的形状，其中每个部分逐渐变窄。分段垂直排列，以显示层次结构。...对于一般网站而言，常见热图共有点击热图、注意力热图、分析热图、对比热图、分享热图、浮层热图和历史热图等七种。
事实上，Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图（Bar）有二维笛卡尔和极坐标风格。...还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线。...你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ? 平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。...Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
事实上，Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。条形图（Bar）有二维笛卡尔和极坐标风格。...还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线。...你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ? 平行坐标允许你同时显示3个以上的连续变量。dataframe 中的每一行都是一行。...06 Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许你快速创建图表...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：你整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
事实上，Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图（Bar）有二维笛卡尔和极坐标风格。...还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线。...数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ image.png 平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。...Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
我们还得到了变量之间的散点图来反映它们的线性关系。我们可以自定义散点图为六边形图，其中，颜色越深，出现的次数就越多。...图7:是否幸存和' P-class '的计数图。 c.箱型图 这是一个总结图。它给出了一个连续变量的最大值、最小值、平均值、第一个四分位数和第三个四分位数的信息。同时，它让我们掌握了离群值的信息。...图11:‘年龄’与‘P-class’之间的swarm图 矩阵图 这些是使用二维矩阵数据进行可视化的特殊类型的图形。由于矩阵数据的维数较大，很难对其进行分析和可视化。...图13:泰坦尼克号数据集的关联矩阵热图。 同样的矩阵现在表达了更多的信息。 另一个非常明显的例子是使用heatmap来理解缺失的值。...图14:泰坦尼克号数据中缺失值的热图。 b.聚类图 如果我们有一个矩阵数据，并想要根据其相似性对一些特征进行分组，聚类映射可以帮助我们。先看一下热图(图13)，然后再看一下聚类图(图15)。
Seaborn 不仅可以绘制常见的统计图表，还支持许多高级功能，如分布图、热图、聚类图等。本文将介绍如何利用 Seaborn 实现一些高级统计图表，并附上代码实例。...热图热图是一种用颜色编码矩阵数值的图表类型，通常用于显示相关性矩阵或者二维数据集。Seaborn 中的 heatmap 函数可以轻松地创建热图。...联合分布图联合分布图用于可视化两个变量之间的关系，并显示它们的单变量分布情况。Seaborn 提供了 jointplot 函数来创建联合分布图，支持不同的绘图风格，如散点图、核密度估计图等。...热图：用颜色编码矩阵数值的图表类型，通常用于显示相关性矩阵或二维数据集。聚类图：用于将数据点按其相似性分组的图表类型。箱线图和小提琴图：用于展示数据分布情况的有效方式。...简单多变量图：用于同时可视化多个变量之间关系的图表类型。气泡图：用于显示三维数据的图表类型。这些图表类型丰富了我们的数据可视化工具箱，帮助我们更全面地探索数据，发现其中的模式和规律。
sns.boxplot(x='species',y='sepal_length',data=data,hue='species') 7、热图 热图是数据的二维可视化表示，它使用颜色来显示变量的值。...热图经常用于显示数据集中的各种因素如何相互关联，比如相关系数。...它本质上是一个柱状图，其中每个柱的高度代表特定类别的观测值的数量。...cat图(分类图的缩写)是Seaborn中的定制的一种图，它可以可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。...它与其他Python数据分析库(如Pandas)的集成使其成为数据探索和可视化的强大工具。 作者：Atin Bera
例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...相关图（Correllogram） 相关图用于直观地查看给定数据框（或二维数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。 9....连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。...密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...华夫饼图（Waffle Chart） 可以使用 pywaffle 包 创建华夫饼图，并用于显示更大群体中的组的组成。 注：需要安装 pywaffle 库 32.
例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 ?...相关图（Correllogram） 相关图用于直观地查看给定数据框（或二维数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。 ? 9....连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 ?...密度图（Density Plot） 密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。...华夫饼图（Waffle Chart） 可以使用 pywaffle 包 创建华夫饼图，并用于显示更大群体中的组的组成。 注：需要安装 pywaffle 库 ? ? 32.
基本画图设置 ggplot2[2]是一个基于图形语法来创建图形的包，因此我们可以使用 ggplot() 函数和以下元素创建一个图： 想要可视化的数据； 指定数据的几何形状，如点或条。...形状是用 geom_*() 函数指定的，例如，geom_point() 用于表示点，geom_histogram() 用于表示柱状图； 几何对象的美化，如颜色、大小等。...其中，aes() 用于将数据中的变量映射为对象的视觉属性； 可选的元素，如标尺、标题、标签、图例和主题等。 我们可以使用 geom_sf() 函数和一个简单特征对象（ sf 类）来创建地图。...更多设置 在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...4.1 gganimate 包 一个典型的例子是使用 gapminder 数据集创建的动画，其中 transition_time() 是核心函数，添加动态。
Distribution Plot 分布图可以显示连续变量的分布。...Pareto Diagram 帕累托图包括柱状图和折线图，其中各个值由柱状图降序表示，直线表示累计总数。 Donut Chart 环形图是一个以圆心为切口简单的饼状图。...Heatmap 热图是一个可以分为多个子矩形的矩形图，它用不同颜色表示不同的值/强度。...绘制折线图是为了比较数值变量在不同类别值下的变异性。 Swarm plot 分簇散点图是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表，我们可以了解不同的分类值如何沿数值轴分布 。...其中“LATITUDE”和“LONGITUDE”将用于确定医院在地图上的位置，而其他列如STATE、TYPE和STATUS用于过滤，最后ADDRESS和POPULATION用作自定义地图上的标记的元数据
Distribution Plot 分布图可以显示连续变量的分布。...Pareto Diagram 帕累托图包括柱状图和折线图，其中各个值由柱状图降序表示，直线表示累计总数。 Donut Chart 环形图是一个以圆心为切口简单的饼状图。...Heatmap 热图是一个可以分为多个子矩形的矩形图，它用不同颜色表示不同的值/强度。...Swarm plot 分簇散点图是另一个受“beeswarm”启发的有趣图表，我们可以了解不同的分类值如何沿数值轴分布 。...其中“LATITUDE”和“LONGITUDE”将用于确定医院在地图上的位置，而其他列如STATE、TYPE和STATUS用于过滤，最后ADDRESS和POPULATION用作自定义地图上的标记的元数据
view([x，y，z])：指定视点的位置 view(2)：选择二维默认值，即az=0、el=90。 view(3)：选择三维默认值，即az=-37.5、el=30。...代表plot颜色或线型表中的一种颜色，例如，'r'代表红色；(2)三个输入的行向量，它代表一个单独的RGB值，如[.25,.50.75];(3)矩阵。...有时也许想改变颜色使用的方法。函数caxis代表颜色轴，因为颜色增加了另一个维数，它允许对数据范围的一个子集使用整个颜色映像或者对数据的整个集合只使用当前颜色映像的一部分。...例如，函数mesh(peaks)会画出函数peaks的网格图，并把颜色轴caxis设为[-6.5466,8.0752]，即z的最小值和最大值。...三维表面图形的着色 三维表面图实际上就是在网格图的每一个网格片上涂上颜色。surf函数用默认的着色方式对网格片着色。除此之外，还可以用shading命令来改变着色方式。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
